Blick ins Buch

IT-gestützte Früherkennung digitaler unternehmensbezogener Empörungswellen in sozialen Medien

Kevin Koch (Autor)

Buch

400 Seiten

2022
Cuvillier Verlag
978-3-7369-7568-2 (ISBN)

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Die Dissertation befasst sich mit der Fragestellung, wie Daten aus sozialen Medien erhoben, vorverarbeitet und vorbereitet werden müssen, um diese zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen zu nutzen und somit Empörungswellen frühzeitig zu erkennen. Empörungswellen (ugs. Shitstorms) stellen Situationen dar, die im Unternehmenskontext Krisen auslösen können, bei denen spontan, aber zeitlich begrenzt eine überdurchschnittlich hohe Anzahl negativer, medialer Beiträge gegenüber einem Betroffenen verfasst werden. Für das Vorhaben werden Twitterdaten vergangener Empörungswellen erhoben und hieraus Empörungswellenmerkmale für das Training maschineller Lernmodelle abgeleitet. Die Modelle werden anschließend in einem Softwareartefakt genutzt, um einerseits Empörungswellen IT gestützt zu erkennen und involvierte Unternehmen sowie Agenturen zu warnen und um andererseits die zugrunde liegenden Daten für Experten sozialer Medien inhaltlich interpretierbar aufzubereiten. Schlussendlich werden Experteninterviews zur Eignung und zum Nutzen des Artefakts durchgeführt und Designprinzipien für das Erkennen von und Warnen vor Empörungswellen sowie zum Aufbereiten der zugrunde liegenden Daten abgeleitet, um die Ergebnisse für soziale Medien, die auf Beiträgen in Textform basieren, zu verallgemeinern

Erscheinungsdatum	28.01.2022
Reihe/Serie	Internationale Göttinger Reihe - Rechtswissenschaften ; 112
Verlagsort	Göttingen
Sprache	deutsch
Maße	148 x 210 mm
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Allgemeines / Lexika
	Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre
Schlagworte	Akzeptanz • Anforderungsanalyse • anguage use analysis • Bayesian optimisation • bayes`sche Optimierung • Bewältigung • collaborative brand attack • Crisis • crisis phases • Designprinzip • Design Science Research • emotion analysis • Emotionsanalyse • empörungswelle • Empörungswellenmerkmale • Evaluation • Experteninterviews • Fallstudienanalyse • features of firestorms • firestorm detection and warning system • Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik • gradient boosting tree • implementation • Implementationsprinzip • Imputation • Information Diffusion • Informationsdiffusion • KNIME • Komponentenmodell • Konzeption • Krise • krisenphasen • Literaturanalyse • machine learning • Marktanalyse • Maschinelles Lernen • matthews correlation coefficient • Matthews Korrelationskoeffizient • Mehrfalldesign • Nachkrise • neural network • Neuronales Netz • online firestorm • Prävention • Pre-Crisis • Preparation • prevention • Principal-Agent Theory • Prinzipal-Agent-Theorie • Prototyping • random forest • Reflektion • Schlüsselwortextraktion • Serwas • Shitstorm • Shitstromerkennungs- und warnsystem • Signal Detection • Signalerkennung • Social Media • Social Media Analyse • Social Media Analysis • social media crisis • Social Media Monitoring • Soziale Medien • Sprachgebrauchsanalyse • stimmungsanalyse • Support Vector Machine • Support Vektor Maschine • tree-structured parzen estimator • Twitter • Vorbereitung • Vorkrise • Widget
ISBN-10	3-7369-7568-6 / 3736975686
ISBN-13	978-3-7369-7568-2 / 9783736975682
Zustand	Neuware